いまさら聞けない！AI×IoTで変わる未来

H30年度理工学図書館LS企画春季講習会2018年6月29日 理工学図書館

大阪大学大学院 工学研究科

電気電子情報工学専攻

遠藤清人

アウトライン 2

第1章 AIとは？IoTとは？

・ AIとは？・ AIの歴史・AIの仕組み・ IoTとは？

第2章 AI・IoTの技術展開

・ 今までの技術革新・ AI×IoTで何が変わるのか？・ 技術革新の例（スマートサプライチェーン・FinTech）

第3章日本でのAI・IoT技術動向

・ IoT市場におけるサプライチェーン・ 日本企業が目立つ分野・ 日本企業が目立たない分野・ 日本の弱み及びその動向

第4章今後求められる人材

・ 今後減少する仕事・増える仕事・ 今後求められる人材

まとめ

第1章 AIとは？IoTとは？

AIとは？ 4

AI (Artificial Intelligence)

⇒和訳 : 人工知能

強いAI（汎用型人工知能）…分野を問わず多様で複雑な問題を解決

弱いAI（特化型人工知能）…ある分野に特化して能力を発揮

人工的に作られた人間のような知能のこと

現状は弱いAIしか存在しないしかし、2030年頃、強いAIが出現するといわれている

お掃除ロボット⇒センサにより自分のいる場所を把握⇒未掃除の領域を分析・清掃

AlphaGO

⇒囲碁専用の人工知能（2017年に世界最強の囲碁棋士を倒す）

例）ドラえもん⇒人間の様に思考し、物事を認識・理解し、自己決定ができる

※参照：AlphaGoウェブサイトhttps://deepmind.com/research/alphago/

AIの歴史（ディープラーニングに至るまで） 5

・ 第1次AIブーム＜推論・探索＞ルールとゴールが決まっている簡単な迷路・パズルを解決

簡単な問題しか対応できず

・ 第2次AIブーム＜エキスパートシステム＞専門家の知識を機械にため込み、そこからある一定のルールに基づき現実問題を解決する

知識外のことには対応できず（フレーム問題）

・ 第3次AIブーム＜機械学習・ディープラーニング＞

膨大なデータからルールを自ら推測し現実問題を解決する

知識外でも自ら推測が可能

※出典:経済産業省ウェブサイト「新産業構造ビジョン」http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170530007/20170530007.html

AIの仕組み（ディープラーニング） 6

・ Deep Learningとは…機械が物事を識別・理解するための学習方法

特徴：ニューラルネットワーク（人の神経を模したネットワーク）を使用⇒教師無し学習（人が介在しない）が可能

人工知能が自らニューラルネットワークを構築し、情報を処理

ニューロンネットワーク論理構造（単純化したニューラルネットワークの概念図）

※ Stone Washer‘s Journal ウェブサイトhttps://stonewashersjournal.com/

2015/03/05/deeplearning1/

・ 膨大なデータを蓄積（ビックデータ）・ AI自身が膨大なデータから特徴を推測・ 関係ある特徴はネットワーク内で互いにつないでおく※参照：OPTimウェブサイト

https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-deeplearning/

収集

処理

学習

データ群

※生データの集合体

データベース

学習用データセット

グー チョキ パー

学習モデル

＝チョキ

IoTとは？ 7

IoT (Internet of Things)

⇒和訳 モノのインターネットありとあらゆるモノをインターネットに接続し、新たな価値・サービスを作る取り組み

＜IoTの仕組み＞

センサを用いてデータを取得・クラウドに蓄積（ビックデータ）

⇓人工知能によりデータを分析

⇓結果をデバイスにアクチュエート

※参照：GMOクラウドアカデミー ウェブサイトhttps://academy.gmocloud.com/iot/20171120/4641

例）Net Thermostat

⇒住人の好みを察して自動で部屋の温度を調節

温度センサを用いてデータを取得・クラウドに蓄積・解析してデバイス（エアコン）の温度調節

IoTにより工場などで自動化・自律化が進む⇒圧倒的なコスト削減（人がいらなくなる）

IoTにより膨大な情報を収集・解析できる⇒産業の情報化（GPS情報を使ったカーナビなど）

データ蓄積

デバイス（アクチュエーター） デバイス

（センサー）

機能学習（AI）

第2章 AI・IoTの技術展開

今までの技術革新 9

第1次産業革命

第2次産業革命

第3次産業革命

第4次産業革命

発明

主導国家（得られる利益）

社会へのインパクト

蒸気機関（動力の取得）

電力・エネルギー（動力革新）

コンピュータ・IT（生産の自動化）

AI・IoT・ビックデータ（生産の自律化）

イギリス（覇権国家へ）

アメリカ・ドイツ（経済大国へ）

アメリカ（プラットフォーム独占）

生産・運搬の機械化 大量生産への道（T型フォード等）

モノの自動化サービスの付加価値

自律的な最適化新たな付加価値の創出

？（プラットフォーム独占）

発明 発明 発明

主導国家（得られる利益）

主導国家（得られる利益）

主導国家（得られる利益）

社会へのインパクト

社会へのインパクト

社会へのインパクト

主導国家…得られる利益が大きい⇒第4次産業革命に向けて国家間の競争は熾烈に

アメリカ（Advanced Manufacturing）ドイツ（Industry 4.0）日本（Society 5.0）超スマート社会

18世紀 20世紀初頭 20世紀後半 2010年～

AI×IoTにより何が変わるのか？ 10

AI・IoT技術（により得られるデータ）×既存技術⇒新たな製品・サービスの創出

共通基盤技術（AI, IoTなど）

マスカスタマイゼーションスマートサプライチェーン

自動車分野

製造業分野

創薬・材料分野

医療分野ヘルスケア分野

金融分野

走行データ車の現在地情報

顧客データ製造間データ

構造データ実験データ

医療データゲノム情報

購買・商品データ金融使用データ

無人自動走行車シェアリングエコノミー

新規創薬新規機能性材料製造

個別化医療

FinTech

×

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＝

＝

＝

＝

＝

技術 関連データ 生まれる製品・サービス

例）スマートサプライチェーン 11

・ サプライチェーンとは？⇒下流から上流までのモノの一連の流れのこと

例）スマホ

A社電子部品

B社機能性材料

D社ICチップ

E社液晶ディスプレイ

F社電池

G社スマホ

C社薬品・化学材料

消費者へ

< 現状のサプライチェーン >

・ 個々の会社が在庫切れを恐れ、多めに在庫を所持⇒無駄の発生

・ 各工程・各企業で情報伝達の仕組みが異なる⇒G社から直接A社に問い合わせ×

例）スマートサプライチェーン 12

・ サプライチェーンとは？⇒下流から上流までのモノの一連の流れのこと

例）スマホ

A社電子部品

B社機能性材料

D社ICチップ

E社液晶ディスプレイ

F社電池

G社スマホ

C社薬品・化学材料

消費者へ

< 現状のサプライチェーン >

・ 個々の会社が在庫切れを恐れ、多めに在庫を所持⇒無駄の発生

・ 各工程・各企業で情報伝達の仕組みが異なる⇒G社から直接A社に問い合わせ×

・ スマートサプライチェーン⇒国内の企業間のサプライチェーン（情報伝達）を全て標準化

A社（ファブレス）電子部品の研究

B社（ファブレス）機能性材料の研究

C社（ファブレス）薬品・化学材料の研究

D社（ファブレス）A社の電子部品情報をもとにICチップの研究

E社（ファブレス）液晶ディスプレイの研究

F社（ファブレス）電池の研究

G社スマホ

H社（ファウンドリ）全ての設計書を元に

3Dプリンターで即製造

消費者へ

・ 在庫持たなくても問題なし⇒コスト削減・ 全工程で情報伝達が同じなので、各企業で情報共有が安易に行える⇒今までより短期間で商品を製造可能

・ 1つの工場で様々なものが同時に即製造できるようになる⇒マス・カスタマイゼーション

例）FinTech 13

・ FinTechとは？…Finance（金融）×Technology（技術）による金融革新のこと

AI（人工知能）

ブロックチェーン技術⇒データ改ざんをほぼ不可能にするセキュリティ技術

API（Application Programming Interface）⇒プログラムのテンプレートのようなものプログラミングが苦手な人でもアプリ制作が可能

金融…「信用」が絶対⇒AI×ブロックチェーンにより「信用」が担保（金融革新へ）

＜新たな価値の創造＞

口座残高を自動で把握し資産管理を行う

＜銀行業務の代替＞

個人対個人でのお金の貸し借りを支援

＜銀行業務の代替＞

AIが投資信託の助言or AIが自動で学習して株式投資を行う

＜コンサル業の代替＞

AIが企業の問題に対するソリューションを提案

※参照： TECH::NOTE ウェブサイト https://tech-camp.in/note/technology/1122/

Money Forward

Moneytree

Zaim

SBI Social Lending

AQUSH

Lucky Bank

WEALTHNAVI

PORTSTAR

SMART FOLIO

CROWD CAST

VELC

Make Leaps

第3章日本でのAI・IoT技術動向

IoT市場におけるサプライチェーン 15

サービス・アプリケーション

プラットフォーム

ネットワーク

キーデバイス

端末 IoTサービス関連の機器・部材

半導体

iPhone, その他

移動系（Wi-Fi, Bluetooth, 4G）固定系（光通信）

標準化されたOS

データセンター・クラウドiOS, Android

データセンター・クラウド

例）スマホ市場 IoT市場

各種アプリ（Twitter, LINE, Facebook等）

半導体・センサ

移動系（5G, LPWA）固定系（光通信）

自動運転車スマートホーム等

下層の産業がないと上層の産業はできない⇒半導体・プラットフォーム（IT）企業の存在感が大きくなる

（IoT市場）日本企業が目立っている分野 16

電子部品・センサ

自動車など（すり合わせ産業）

自動車（トヨタ自動車・日産・ホンダ）産業用ロボット（ファナック・安川電機）

サプライチェーン

5G回線NTT・DOCOMO・KDDI・ソフトバンク

NICT（技術検証中）

キーデバイス・ロボット・自動車等、ハードの分野に強み

サービス・アプリケーション

プラットフォーム

ネットワーク

キーデバイス

端末

電子部品（村田製作所・パナソニック）センサ（ソニー・ルネサス）

※国家主導で行われている

（IoT市場）日本企業が目立たない分野 17

下層の産業がないと、上層の産業ができなくなる⇒ IT企業の影響力増大

月間利用者数（単位：億人）

ITプラットフォーム・サービスは外資系が圧倒（日系のシェアは極小）

時価総額ランキング（⇒がついている企業はIT企業）

未来を変えるのはIT企業だという期待感⇒IT企業の価値が増大

プラットフォーム

サプライチェーン

標準化されたOSGoogle, Apple, Microsoft等

外資系IT企業

トヨタなどのB to C大企業がIT企業の下請け企業になり下がる可能性

※出典:経済産業省ウェブサイト「新産業構造ビジョン」http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170530007/20170530007.html

日本の弱み及びその動向 18

IoT化に取り組んでいると答えた企業の割合

弱み②：企業の取り組みの遅さ

弱み①：IT人材の不足（ITに弱い）

・ 全産業でIT人材が不足・ 企業のセキュリティ対策も不十分（個人情報の漏洩が世界的に多）・ 世界トップを走るIT企業が少ない

⇒ プログラミングを義務教育に⇒情報資格試験の普及（IPA）⇒ M&A・産学連携の推進

・ 企業間協力が少ない・ データ共有プラットフォームも法律整備も後手・ そもそもIoTは関係ないと考える産業が多い

⇒企業間連携が何とか始まるファナックとPreferred Networks,

三菱電機・安川電機・デンソーなどとMUJIN

出典：「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」（経済産業省ウェブサイト）http://www.meti.go.jp/press/2016/06/20160610002/20160610002.html

出典：「平成29年版情報通信白書」（総務省ウェブサイト）http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/pdf/index.html

第4章今後求められる人材

今後減少する仕事・増える仕事 20

・ 今後増えていく仕事・ 今後減少する仕事

上流工程（経営企画・商品企画・マーケティング・R&D）

中流・下流工程（製造・流通・品質管理）

営業・販売・サービス（人が介在することが付加価値となるもの）

営業・販売・サービス（人が介在する必要のないもの）

IT業務（データサイエンティスト・セキュリティ管理者）

事務業務（経理・人事・法務・医師（単純な診察））

AI・IoTを用いて技術革新を起こす仕事ビジネストレンドを創る仕事

AIやIoTを駆使して、共に働く仕事

AIやIoT等と住み分けた仕事

AIやIoTにより代替される人材（高度な発想力・コミュニケーション力が必要ない仕事全般）今後の産業構造

研究開発者・データサイエンティスト経営戦略担当・M&A担当・経営コンサル等

現場でAIやデータセンタのメンテナンス・論理実装を行うIT管理技術者

高級レストランの接客係・きめ細やかな介護アーティスト等の創造業

イノベーション人材

IT人材コミュニケーション人材

今後求められる人材 21

データ（IoT）活用による企業の供給力・需要力の増大

供給力（商品を如何に作っていくか）…IT知識+専門知識を持つ人材が重要（IoT化で得られるデータを分析し、自身の研究に生かすことができる研究開発者）

需要力（どのような商品で顧客に買いたいと思わせるか）…イノベーション力を持つ人材が重要（人と人をつなげ、新たな付加価値を創造・提供できる戦略コンサル・経営担当・ベンチャー創業者）

出典：「平成29年版情報通信白書」（総務省ウェブサイト）http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/pdf/index.html

まとめ 22

＜参考＞※ AlphaGoウェブサイト https://deepmind.com/research/alphago/

※ Stone Washer‘s Journal ウェブサイト https://stonewashersjournal.com/2015/03/05/deeplearning1/

※ OPTimウェブサイト https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-deeplearning/

※GMOクラウドアカデミーウェブサイト https://academy.gmocloud.com/iot/20171120/4641

※ TECH::NOTE ウェブサイト https://tech-camp.in/note/technology/1122/

※経済産業省「新産業構造ビジョン」、「IT人材の最新動向と将来推計」※総務省「H29年度情報通信白書」※松尾豊『人工知能は人間を超えるか : ディープラーニングの先にあるもの』KADOKAWA，2015年※井上智洋『人工知能と経済の未来 : 2030年雇用大崩壊』文藝春秋，2016年※山田太郎『インダストリー4.0の教科書 : IoT時代のモノづくり戦略』日経BPマーケティング，2016年※情報処理推進機構AI白書編集委員会編『人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌』(AI白書 ; 2017)

,KADOKAWA，2017年

Graduate School of Engineering,

Osaka University

第1章AI（人工知能）…Deep Learning技術により強いAIが出現する可能性IoT技術 …AIやビックデータを活用することでコスト削減・産業の情報化

第2章 第4次産業革命…AI・IoT技術×既存技術によって新たな製品・サービスが創出

第3章日本企業はハード分野（すり合わせ産業・電子部品）に強み⇒ソフト分野（IT）は外資系企業に大きく差がある⇒IT人材の確保・企業間連携が急務（怠るとIT企業の下請けに…）

IoT市場

第4章 今後求められる人材IT知識 + 専門知識を持つ人材（供給力）イノベーション力を持つ人材（需要力）